bootgmregress:Bootstrap 几何平均回归（Bootstrap Reduced MajorAxis Regression）。-matlab开发

bootstrap 是一种通过独立地以相等的概率（蒙特卡罗重采样）重新采样单个数据集来估计统计量可变性的方法。 允许估计潜在分布未知或样本量较小的度量。 他们的结果与这些分析方法的统计特性一致。 在这里，我们使用非参数 Bootstrap。 非参数引导程序更简单。 它不使用模型的结构来构建人工数据。 向量 [yi, xi] 改为直接用 replecement 重新采样。 参数由这些对构成。 当回归方程中的两个变量是随机的并且存在误差，即不受研究者控制时，应使用模型II 回归。 当变量都包含误差时，使用普通最小二乘法的模型 I 回归低估了变量之间线性关系的斜率。 根据 Sokal 和 Rohlf (1995) 的说法，模型 II 回归的主题是一个研究和争议仍在继续并且难以提出明确建议的主题。 BOOTGMREGRESS 是一个 bootstrap Model II 程序。 在计算斜率